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中央高校基本科研业务费专项资金(GK200902016)

作品数：6 被引量：37H指数：4
相关作者：雷秀娟郭玲吴爽田建芳黄旭更多>>
相关机构：陕西师范大学更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 5篇聚类
  • 3篇优化算法
  • 3篇群算法
  • 2篇蛋白
  • 2篇蛋白质
  • 2篇蛋白质相互作...
  • 2篇蛋白质相互作...
  • 2篇子群
  • 2篇网络
  • 2篇网络聚类
  • 2篇相互作用
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群优化
  • 2篇粒子群优化算...
  • 2篇聚类算法
  • 2篇蜂群
  • 2篇蜂群算法
  • 2篇白质
  • 2篇PPI
  • 2篇PPI网络

机构

  • 6篇陕西师范大学

作者

  • 6篇雷秀娟
  • 3篇郭玲
  • 3篇吴爽
  • 2篇田建芳
  • 1篇黄旭
  • 1篇徐小俊

传媒

  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 5篇2012
  • 1篇2011
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
蛋白质相互作用网络的蜂群信息流聚类模型与算法被引量：13
2012年
蛋白质相互作用网络的聚类算法研究是充分理解分子的结构、功能及识别蛋白质的功能模块的重要方法.很多传统聚类算法对于蛋白质相互作用网络聚类效果不佳.功能流模拟算法是一种新型聚类算法,但该算法没有考虑到距离的作用效果并且需要人为地设置合并阈值,带有主观性.文中提出了一种新颖的基于蜂群优化机理的信息流聚类模型与算法.该方法中,数据预处理采用结点网络综合特征值的排序来初始化聚类中心,将蜂群算法的蜜源位置对应于其聚类中心,蜜源的收益度大小对应于模块间的相似度,采蜜蜂结点的所有邻接点按照结点网络综合特征值的降序排列,作为侦察蜂的搜索邻域.采用正确率、查全率等指标对聚类效果做出客观评价,并对算法的一些关键参数进行仿真、对比与分析.结果表明新算法不仅克服了原功能流模拟算法的缺点,且其正确率和查全率的几何平均值最高,能够有效地识别蛋白质功能模块.
雷秀娟田建芳
关键词：信息流蜂群算法聚类蛋白质相互作用网络
基于蜂群和广度优先遍历的PPI网络聚类被引量：4
2012年
蛋白质交互作用(PPI)网络聚类算法是研究和揭示蛋白质功能的主要方法之一.由于PPI网络的特性,传统算法不能有效聚类.文中提出一种基于蜂群和广度优先遍历的聚类算法.为避免噪声点对实验结果的干扰,在预处理阶段利用距离-密度算法确定聚类个数,剔除噪声点.然后利用结点网络综合特征值确定初始聚类中心,利用广度优先遍历搜索算法进行聚类.再采用改进的蜂群算法自动寻找最优合并阈值.最后用正确率和查全率对该算法进行性能评价并对算法中一些重要参数进行仿真分析,仿真结果表明该聚类算法有效提高PPI网络的聚类效果.
田建芳雷秀娟
关键词：聚类蜂群算法
基于SWGPSO算法的多序列比对被引量：5
2011年
针对粒子群优化(PSO)易陷入局部最优、收敛速度慢的现象,提出一种新的惯性权重取值方法——分段取值惯性权重(SW)方法。该方法在算法前期增加粒子多样性,后期加速算法收敛。针对PSO仅使用2个最优值寻优的问题,引入第3个最优值GB,将SW与GB结合,改进PSO的进化方程。实验结果表明,该算法解决多序列比对问题时,可以有效地避免算法早熟,并提高解的精度。
徐小俊雷秀娟郭玲
关键词：粒子群优化算法
PPI网络的改进谱聚类算法被引量：1
2012年
蛋白质相互作用(PPI)网络是生物信息学的一个新的研究领域。近年来谱聚类算法在未知蛋白质的功能预测方面发挥了重要作用,但是它要求事先确定聚类数目,为此提出了一种基于边的得分搜索的谱聚类算法。该算法采用谱聚类方法对数据进行预处理,并通过构造蛋白质节点之间的边的得分矩阵找到数据样本之间的相关性,同时融入粒子群算法来确定边的得分的最佳选择阈值,最后用广度优先遍历结点的方法得到聚类结果。算法在PPI网络数据集上进行了测试,结果表明该算法不但可以自动确定聚类数目,而且聚类结果的正确率和F-measure值都得到了提高。
吴爽雷秀娟郭玲
关键词：谱聚类算法粒子群优化算法蛋白质相互作用网络
基于连接强度的PPI网络蚁群优化聚类算法被引量：16
2012年
由于PPI网络数据的无尺度和小世界特性,使得目前对此类数据的聚类算法效果不理想.根据PPI网络的拓扑结构特性,本文提出了一种基于连接强度的蚁群优化(Joint Strength based Ant Colony Optimization,JSACO)聚类算法,该算法引入了连接强度的概念对蚁群聚类算法中的拾起/放下规则加以改进,以连接强度作为拾起规则,对结点进行聚类,并根据放下规则放弃部分不良数据,产生最终聚类结果.最后采用了MIPS数据库中的PPI数据进行实验,将JSACO算法与PPI网络数据的其他聚类算法进行比较,聚类结果表明JSACO算法正确率高,时间开销低.
雷秀娟黄旭吴爽郭玲
关键词：PPI网络蚁群优化算法聚类
融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法被引量：2
2012年
预测蛋白质交互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中未知蛋白质的功能,是生物信息学的一个研究热点。目前基于功能流的方法能有效地解决PPI网络的聚类问题,但是其正确率偏低、时间复杂度较高。为此提出了一种融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法:将人工鱼看作一组聚类中心,觅食行为是指从每个聚类中心开始向它的邻接结点搜索并添加结点到该聚类模块中;接下来将目标函数值最大的人工鱼对应的一组聚类模块看作初始的聚类结果,对应鱼群的追尾行为;剩下的人工鱼开始执行聚群行为,判断对应的聚类模块与初始的聚类结果之间的相似度。如果相似度低于给定的阈值,则将聚类模块添加到初始的聚类结果中。PPI数据集上的仿真实验表明,该算法可以自动确定聚类数目,而且聚类结果的正确率和算法的运行效率都优于功能流算法。
吴爽雷秀娟
关键词：人工鱼群算法
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